WPSO-SVR耦合日径流预测模型研究及应用

• 作者: 任化准 何有良 叶彬 陈琼
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: 日径流 小波分析 粒子群优化算法 支持向量回归 金沙江
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: P33
• 字数: 3048字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2017.10.009

摘要

针对径流时间序列过程的高度非线性,将小波分析方法、粒子群优化算法与支持向量回归相结合,建立了小波-粒子群-支持向量回归耦合日径流预测模型(WPSO-SVR).该模型充分挖掘小波分析的多分辨功能和支持向量回归的非线性逼近能力,应用小波分析方法将日径流时间序列分解为不同频段的子序列,将重构后的序列作为模型的输入,利用粒子群全局搜索能力实现模型参数寻优,得到最佳模型参数,构建模型,并将该模型应用于金沙江中游石鼓站日径流预测.结果表明,该模型的预测效果明显优于单一支持向量回归模型,在日径流预测中具有较强的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任化准		3	6	2.0	2.0
2	叶彬		3	8	2.0	2.0
3	陈琼		1	3	1.0	1.0
4	何有良		4	6	2.0	2.0